axis(4)
#mtext(c("Quantil da variÃ¡vel y"),side=4,line=3,cex=0.85)
legend("topleft", legend=c("x","y"), fill=c("red", "blue"), border=FALSE, bty="n")
x11()
par(mfrow=c(2,2)) #define a area grafica para 4 graficos
par(bty="l")
##### 1º gráfico #####
#histograma
library(plotrix) #carrega a funcao plotrix
l <- list(x,y) #cria uma lista com os objetos x e y
multhist(l, main="Histograma de x e y", col=c("gray","black")) # plota a distribuicao de x e y juntos em um histograma
legend("topright", legend=c("x","y"), fill=c("gray", "black"), border=FALSE, bty="n")
mtext(c("Distribuição das amostras"), side=1, line=2.5) #nomeia a distribuição de x e y
mtext(c("Frequência"), side=2, line=2.5) #legenda eixo y
##### 2º gráfico #####
#Boxplot
boxplot (x,y, xlab="Amostras", main="Boxplot de x e y", col=(c("grey", "white")))
mtext("x", side=1, at=1, line=1)
mtext("y", side=1, at=2, line=1)
mtext("Distribuição ", side=2, line=2.5)
##### 3º gráfico #####
par(bty="u")
#Analisa quantil-quantil versus uma distribuição normal
qqnorm(x, col="blue", xlab="Quantis teóricos", ylab="Quantis observados")
qqline(x, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
qqnorm(y, col="black", xlab="Quantis teóricos", ylab="Quantis observados")
qqline(y, col="green") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="")
mtext("Quantis teóricos", side=1)
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
x11()
par(mfrow=c(2,2)) #define a area grafica para 4 graficos
par(bty="l")
library(plotrix) #carrega a funcao plotrix
l <- list(x,y) #cria uma lista com os objetos x e y
multhist(l, main="Histograma de x e y", col=c("gray","black")) # plota a distribuicao de x e y juntos em um histograma
legend("topright", legend=c("x","y"), fill=c("gray", "black"), border=FALSE, bty="n")
mtext(c("Distribuição das amostras"), side=1, line=2.5) #nomeia a distribuição de x e y
mtext(c("Frequência"), side=2, line=2.5) #legenda eixo y
boxplot (x,y, xlab="Amostras", main="Boxplot de x e y", col=(c("grey", "white")))
mtext("x", side=1, at=1, line=1)
mtext("y", side=1, at=2, line=1)
mtext("Distribuição ", side=2, line=2.5)
par(bty="u")
#Analisa quantil-quantil versus uma distribuição normal
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(x, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
qqnorm(y, col="black", xlab="Quantis teóricos", ylab="Quantis observados")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(y, col="green") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
x11()
par(mfrow=c(2,2)) #define a area grafica para 4 graficos
par(bty="l")
##### 1º gráfico #####
#histograma
library(plotrix) #carrega a funcao plotrix
l <- list(x,y) #cria uma lista com os objetos x e y
multhist(l, main="Histograma de x e y", col=c("gray","black")) # plota a distribuicao de x e y juntos em um histograma
legend("topright", legend=c("x","y"), fill=c("gray", "black"), border=FALSE, bty="n")
mtext(c("Distribuição das amostras"), side=1, line=2.5) #nomeia a distribuição de x e y
mtext(c("Frequência"), side=2, line=2.5) #legenda eixo y
##### 2º gráfico #####
#Boxplot
boxplot (x,y, xlab="Amostras", main="Boxplot de x e y", col=(c("grey", "white")))
mtext("x", side=1, at=1, line=1)
mtext("y", side=1, at=2, line=1)
mtext("Distribuição ", side=2, line=2.5)
##### 3º gráfico #####
par(bty="u")
#Analisa quantil-quantil versus uma distribuição normal
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(x, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
qqnorm(y, col="black", xlab="", ylab="")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(y, col="green") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
x11()
par(mfrow=c(2,2)) #define a area grafica para 4 graficos
par(bty="l")
##### 1º gráfico #####
#histograma
library(plotrix) #carrega a funcao plotrix
l <- list(x,y) #cria uma lista com os objetos x e y
multhist(l, main="Histograma de x e y", col=c("gray","black")) # plota a distribuicao de x e y juntos em um histograma
legend("topright", legend=c("x","y"), fill=c("gray", "black"), border=FALSE, bty="n")
mtext(c("Distribuição das amostras"), side=1, line=2.5) #nomeia a distribuição de x e y
mtext(c("Frequência"), side=2, line=2.5) #legenda eixo y
##### 2º gráfico #####
#Boxplot
boxplot (x,y, xlab="Amostras", main="Boxplot de x e y", col=(c("grey", "white")))
mtext("x", side=1, at=1, line=1)
mtext("y", side=1, at=2, line=1)
mtext("Distribuição ", side=2, line=2.5)
##### 3º gráfico #####
par(bty="u")
#Analisa quantil-quantil versus uma distribuição normal
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Análise quantil-quantil da amostra x")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(x, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
qqnorm(y, col="black", xlab="", ylab="", main="Análise quantil-quantil da amostra y")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(y, col="green") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Análise quantil-quantil e distribuição \n normal da amostra x")
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot da amostra x")
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra x")
qqnorm(y, col="black", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra y")
par(bty="u")
#Analisa quantil-quantil versus uma distribuição normal
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra x")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(x, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
qqnorm(y, col="black", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra y")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(y, col="green") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
outputText <- summary(x,y)
outputText
outputText <- c(summary(x),summary(y))
outputText
summary(x)
outputText <- list(summary(x), summary(y))
outputText
outputText <- list(summaryOfX = summary(x), summary(y))
outputText
outputText <- list(Sumário de X = summary(x), summary(y))
outputText <- list(sumario.x = summary(x), summary(y))
outputText
outputText <- list(sumario.x = summary(x), sumario.y = summary(y))
outputText
corr(x,y)
outputText <- list(sumario.x = summary(x), sumario.y = summary(y), cor(x,y, method="pearson"))
cor(x,y, method="pearson")
outputText <- list(sumario.x = summary(x), sumario.y = summary(y), coeficiente.correlacao = cor(x,y, method="pearson"))
outputText
outputText <- list(sumario.x = summary(x), sumario.y = summary(y), coeficiente.correlacao.pearson.X.Y = cor(x,y, method="pearson"))
outputText
data.explore <- function(x, y, na.rm=FALSE){ #argumentos x e y são obrigatórios. Argumento na.rm tem valor padrao igual a falso e por isso nao retira ocorrencias de NAs.
warning("Essa função utiliza o pacote plotrix, por favor garanta a sua instalação.\n")
if(length(x) == length(y)){ #verifica se os dois vetores possuem o mesmo comprimento
if(na.rm){#se o usuario quiser que os NAs sejam removidos
x <- na.omit(x) #remove todos os NAs com na.omit
y <- na.omit(y) #remove todos os NAs com na.omit
}
x11()
par(mfrow=c(2,2)) #define a area grafica para 4 graficos
par(bty="l")
##### 1º gráfico #####
#histograma
library(plotrix) #carrega a funcao plotrix
l <- list(x,y) #cria uma lista com os objetos x e y
multhist(l, main="Histograma de x e y", col=c("gray","black")) # plota a distribuicao de x e y juntos em um histograma
legend("topright", legend=c("x","y"), fill=c("gray", "black"), border=FALSE, bty="n")
mtext(c("Distribuição das amostras"), side=1, line=2.5) #nomeia a distribuição de x e y
mtext(c("Frequência"), side=2, line=2.5) #legenda eixo y
##### 2º gráfico #####
#Boxplot
boxplot (x,y, xlab="Amostras", main="Boxplot de x e y", col=(c("grey", "white")))
mtext("x", side=1, at=1, line=1)
mtext("y", side=1, at=2, line=1)
mtext("Distribuição ", side=2, line=2.5)
##### 3º gráfico #####
par(bty="u")
#Analisa quantil-quantil versus uma distribuição normal
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra x")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(x, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
qqnorm(y, col="black", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra y")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(y, col="green") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
##### retorna para a configuracao padrao da area de graficos #####
par(mfrow=c(1,1))
##### imprime a saída da funcao #####
outputText <- list(sumario.x = summary(x), sumario.y = summary(y), coef.corr.pears.X.Y = cor(x,y, method="pearson"))
return(outputText)
}else{
stop("Os dois vetores devem ter o mesmo comprimento. Verifique e tente novamente. \n")
}
set.seed(100) # define uma semente fixa.
x <- rnorm(n=100,mean=20,sd=2) #obtem 120 numeros randomicos de uma distribuicao normal de media 20 e desvio padrao 2.
y <- rnorm(n=100,mean=25,sd=2) #obtem 120 numeros randomicos de uma distribuicao normal de media 25 e desvio padrao 2.
set.seed(100) # define uma semente fixa.
x <- rnorm(n=100,mean=20,sd=2) #obtem 120 numeros randomicos de uma distribuicao normal de media 20 e desvio padrao 2.
y <- rnorm(n=100,mean=25,sd=2) #obtem 120 numeros randomicos de uma distribuicao normal de media 25 e desvio padrao 2.
data.explore(x,y)
data.explore <- function(x, y, na.rm=FALSE){ #argumentos x e y são obrigatórios. Argumento na.rm tem valor padrao igual a falso e por isso nao retira ocorrencias de NAs.
warning("Essa função utiliza o pacote plotrix, caso não o tenha instalao, por favor o faça.\n")
if(length(x) == length(y)){ #verifica se os dois vetores possuem o mesmo comprimento
if(na.rm){#se o usuario quiser que os NAs sejam removidos
x <- na.omit(x) #remove todos os NAs com na.omit
y <- na.omit(y) #remove todos os NAs com na.omit
}
x11()
par(mfrow=c(2,2)) #define a area grafica para 4 graficos
par(bty="l")
##### 1º gráfico #####
#histograma
library(plotrix) #carrega a funcao plotrix
l <- list(x,y) #cria uma lista com os objetos x e y
multhist(l, main="Histograma de x e y", col=c("gray","black")) # plota a distribuicao de x e y juntos em um histograma
legend("topright", legend=c("x","y"), fill=c("gray", "black"), border=FALSE, bty="n")
mtext(c("Distribuição das amostras"), side=1, line=2.5) #nomeia a distribuição de x e y
mtext(c("Frequência"), side=2, line=2.5) #legenda eixo y
##### 2º gráfico #####
#Boxplot
boxplot (x,y, xlab="Amostras", main="Boxplot de x e y", col=(c("grey", "white")))
mtext("x", side=1, at=1, line=1)
mtext("y", side=1, at=2, line=1)
mtext("Distribuição ", side=2, line=2.5)
##### 3º gráfico #####
par(bty="u")
#Analisa quantil-quantil versus uma distribuição normal
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra x")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(x, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
qqnorm(y, col="black", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra y")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(y, col="green") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
##### retorna para a configuracao padrao da area de graficos #####
par(mfrow=c(1,1))
##### imprime a saída da funcao #####
outputText <- list(sumario.x = summary(x), sumario.y = summary(y), coef.corr.pears.X.Y = cor(x,y, method="pearson"))
return(outputText)
}else{
stop("Os dois vetores devem ter o mesmo comprimento. Verifique e tente novamente. \n")
}
data.explore(x,y)
legend("topleft", legend=c("x","y"), border=FALSE, bty="n")
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra x")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
legend("topleft", legend=c("x","Distr. normal"), col=c("blue", "red"), border=FALSE, bty="n")
legend("topleft", legend=c("x","Distr. normal"), lty=c("blue", "red"), border=FALSE, bty="n")
legend("topleft", legend=c("x","Distr. normal"), fill=c("blue", "red"), border=FALSE, bty="n")
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra x")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(x, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
par(bty="u")
#Analisa quantil-quantil versus uma distribuição normal
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra x")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(x, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
legend("topleft", legend=c("x","Distr. normal"), fill=c("blue", "red"), border=FALSE, bty="n")
par(bty="u")
#Analisa quantil-quantil versus uma distribuição normal
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra x")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(x, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
qqnorm(y, col="black", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra y",add=T)
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra x")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(x, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
legend("topleft", legend=c("x","Distr. normal"), fill=c("blue", "red"), border=FALSE, bty="n")
qqplot(x,y, xlim=range(x),ylim=range(y), xlab="X", ylab="Y")
abline(a=0, b=1)
legend("bottomright", legend = c("B", "C"), pch = 1, col = c("black", "red"))
abline(x=0, b=1)
abline(a=0, b=1)
qqplot(x, y, xlim=range(x),ylim=range(y), xlab="X", ylab="Y")
abline(a=0, b=1)
legend("bottomright", legend = c("B", "C"), pch = 1, col = c("black", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X"), pch = 1, col = c("blue"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = 1,18, col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = 1,2, col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = 1,3, col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c("1","3"), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c(1,3), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c(1,2), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c(1,4), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c(1,5), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c(1,6), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c(1,7), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c(1,8), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c(1,9), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c(1,10), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c(1,), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c(1,18), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c(1,"-"), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c(1,"--"), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c(1,-), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c("o","-"), col = c("blue", "red"))
par(bty="u")
#Analisa quantil-quantil versus uma distribuição normal
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra x")
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
qqline(x, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
axis(4)
legend("bottomright", legend = c("X","Dist. normal"), pch = c("o","-"), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("Distr.X","Distr. normal"), pch = c("o","-"), col = c("blue", "red"))
legend("bottomright", legend = c("Distr. x","Distr. normal"), pch = c("o","-"), col = c("blue", "red"))
par(bty="u")
#Analisa quantil-quantil versus uma distribuição normal
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra x")
qqline(x, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
legend("bottomright", legend = c("Distr. x","Distr. normal"), pch = c("o","-"), col = c("blue", "red"))
axis(4)
qqnorm(y, col="black", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra y")
qqline(y, col="green") # adiciona a linha da distribuição normal
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
legend("bottomright", legend = c("Distr. x","Distr. normal"), pch = c("o","-"), col = c("black", "green"))
axis(4)
qqline(y, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
legend("bottomright", legend = c("Distr. x","Distr. normal"), pch = c("o","-"), col = c("black", "red"))
data.explore <- function(x, y, na.rm=FALSE){ #argumentos x e y são obrigatórios. Argumento na.rm tem valor padrao igual a falso e por isso nao retira ocorrencias de NAs.
warning("Essa função utiliza o pacote plotrix, caso não o tenha instalao, por favor o faça.\n")
if(length(x) == length(y)){ #verifica se os dois vetores possuem o mesmo comprimento
if(na.rm){#se o usuario quiser que os NAs sejam removidos
x <- na.omit(x) #remove todos os NAs com na.omit
y <- na.omit(y) #remove todos os NAs com na.omit
}
x11()
par(mfrow=c(2,2)) #define a area grafica para 4 graficos
par(bty="l")
##### 1º gráfico #####
#histograma
library(plotrix) #carrega a funcao plotrix
l <- list(x,y) #cria uma lista com os objetos x e y
multhist(l, main="Histograma de x e y", col=c("gray","black")) # plota a distribuicao de x e y juntos em um histograma
legend("topright", legend=c("x","y"), fill=c("gray", "black"), border=FALSE, bty="n")
mtext(c("Distribuição das amostras"), side=1, line=2.5) #nomeia a distribuição de x e y
mtext(c("Frequência"), side=2, line=2.5) #legenda eixo y
##### 2º gráfico #####
#Boxplot
boxplot (x,y, xlab="Amostras", main="Boxplot de x e y", col=(c("grey", "white")))
mtext("x", side=1, at=1, line=1)
mtext("y", side=1, at=2, line=1)
mtext("Distribuição ", side=2, line=2.5)
##### 3º gráfico #####
par(bty="u")
#Analisa quantil-quantil versus uma distribuição normal
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra x")
qqline(x, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
legend("bottomright", legend = c("Distr. x","Distr. normal"), pch = c("o","-"), col = c("blue", "red"))
axis(4)
##### 4º gráfico #####
qqnorm(y, col="black", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra y")
qqline(y, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
legend("bottomright", legend = c("Distr. x","Distr. normal"), pch = c("o","-"), col = c("black", "red"))
axis(4)
##### retorna para a configuracao padrao da area de graficos #####
par(mfrow=c(1,1))
##### imprime a saída da funcao #####
outputText <- list(sumario.x = summary(x), sumario.y = summary(y), coef.corr.pears.X.Y = cor(x,y, method="pearson"))
return(outputText)
}else{
stop("Os dois vetores devem ter o mesmo comprimento. Verifique e tente novamente. \n")
}
data.explore(x,y)
data.explore <- function(x, y, na.rm=FALSE){ #argumentos x e y são obrigatórios. Argumento na.rm tem valor padrao igual a falso e por isso nao retira ocorrencias de NAs.
warning("Essa função utiliza o pacote plotrix, caso não o tenha instalao, por favor o faça.\n")
if(length(x) == length(y)){ #verifica se os dois vetores possuem o mesmo comprimento
if(na.rm){#se o usuario quiser que os NAs sejam removidos
x <- na.omit(x) #remove todos os NAs com na.omit
y <- na.omit(y) #remove todos os NAs com na.omit
}
x11()
par(mfrow=c(2,2)) #define a area grafica para 4 graficos
par(bty="l")
##### 1º gráfico #####
#histograma
library(plotrix) #carrega a funcao plotrix
l <- list(x,y) #cria uma lista com os objetos x e y
multhist(l, main="Histograma de x e y", col=c("gray","black")) # plota a distribuicao de x e y juntos em um histograma
legend("topright", legend=c("x","y"), fill=c("gray", "black"), border=FALSE, bty="n")
mtext(c("Distribuição das amostras"), side=1, line=2.5) #nomeia a distribuição de x e y
mtext(c("Frequência"), side=2, line=2.5) #legenda eixo y
##### 2º gráfico #####
#Boxplot
boxplot (x,y, xlab="Amostras", main="Boxplot de x e y", col=(c("grey", "white")))
mtext("x", side=1, at=1, line=1)
mtext("y", side=1, at=2, line=1)
mtext("Distribuição ", side=2, line=2.5)
##### 3º gráfico #####
par(bty="u")
#Analisa quantil-quantil versus uma distribuição normal
qqnorm(x, col="blue", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra x")
qqline(x, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
legend("bottomright", legend = c("Distr. x","Distr. normal"), pch = c("o","-"), col = c("blue", "red"))
axis(4)
##### 4º gráfico #####
qqnorm(y, col="black", xlab="", ylab="", main="Normal Q-Q Plot\n Amostra y")
qqline(y, col="red") # adiciona a linha da distribuição normal
mtext("Quantis teóricos", side=1, line=2.5)
mtext("Quantis observados", side=2, line=2.5)
legend("bottomright", legend = c("Distr. y","Distr. normal"), pch = c("o","-"), col = c("black", "red"))
axis(4)
##### retorna para a configuracao padrao da area de graficos #####
par(mfrow=c(1,1))
##### imprime a saída da funcao #####
outputText <- list(sumario.x = summary(x), sumario.y = summary(y), coef.corr.pears.X.Y = cor(x,y, method="pearson"))
return(outputText)
}else{
stop("Os dois vetores devem ter o mesmo comprimento. Verifique e tente novamente. \n")
}
data.explore(x,y)
vector <- c("Amanda_10.123", "Beto_1.123","Ge_01.123")
vector
vector <- numeric(c("Amanda_10.123", "Beto_1.123","Ge_01.123"))
vector <- as.numeric(c("Amanda_10.123", "Beto_1.123","Ge_01.123"))
vector
vector <- numeric(c("Amanda_10.123", "Beto_1.123","Ge_01.123"))
vector <- numeric(c("Amanda_10_123", "Beto_1_123","Ge_01_123"))
vector <- c("Amanda_10_123", "Beto_1_123","Ge_01_123")
sort(vector)
vector <- c("Ge_01_123","Amanda_10_123", "Beto_1_123")
sort(vector)
sort(as.numeric(vector))
sort(vector)
sort.int(vector)
grep(pattern=/\d+/, vector,perl=T)
grep(pattern=\d+, vector,perl=T)
grep(pattern="\d+", vector,perl=T)
grep(pattern=\\d+, vector,perl=T)
grep(pattern=[0-9A-Za-z], vector,perl=T)
grep(pattern=0-9A-Za-z, vector,perl=T)
grep(pattern=[[:alnum:]], vector,perl=T)
grep(pattern=[:alnum:], vector,perl=T)
grep(regexpr=[:alnum:], vector,perl=T)
grep(regexpr=[[:alnum:], vector,perl=T)
regexpr(vector,perl=T, ignore.case=T)
regexpr(text=vector,perl=T, ignore.case=T)
regexpr(pattern=\d,text=vector,perl=T, ignore.case=T)
regexpr(pattern=[:digit:],text=vector,perl=T, ignore.case=T)
regexpr(pattern='[:digit:]',text=vector,perl=T, ignore.case=T)
regexpr(pattern=':digit:',text=vector,perl=T, ignore.case=T)
regexpr(sort(pattern=':digit:',text=vector,perl=T, ignore.case=T))
xtfrm(vector)
rank(vector)
sort(vector, methods='sh')
sort(vector, methods="sh")
source('~/Documents/doutorado/disciplinas/Introducao_R/projetoFinal/FPLT/fplt.r')
source("~/Documents/doutorado/disciplinas/Introducao_R/projetoFinal/FPLT/fplt.rd")
fplt()
fplt
fplt(b=27,c=65, max=120)
source('~/Documents/doutorado/disciplinas/Introducao_R/projetoFinal/FPLT/fplt.r')
fplt(b=27,c=65, max=120)
source('~/Documents/doutorado/disciplinas/Introducao_R/projetoFinal/FPLT/fplt.r')
fplt(b=27,c=65, max=120)
source('~/Documents/doutorado/disciplinas/Introducao_R/projetoFinal/FPLT/fplt.r')
fplt(b=27,c=65, max=120)
source('~/Documents/doutorado/disciplinas/Introducao_R/projetoFinal/FPLT/fplt.r')
fplt(b=27,c=65, max=120)
source('~/Documents/doutorado/disciplinas/Introducao_R/projetoFinal/FPLT/fplt.r')
fplt(b=27,c=65, max=120)
source('~/Documents/doutorado/disciplinas/Introducao_R/projetoFinal/FPLT/fplt.r')
fplt(a=100,b=27,c=65)
fplt(a=1000,b=27,c=65)
source('~/Documents/doutorado/disciplinas/Introducao_R/projetoFinal/FPLT/fplt.r')
fplt(a=1000,b=27,c=65)
source('~/Documents/doutorado/disciplinas/Introducao_R/projetoFinal/FPLT/fplt.r')
fplt(a=1000,b=27,c=65)
setwd("~/Documents//doutorado/disciplinas//Introducao_R/projetoFinal/lplt/")
dir()
source("lplt.r")
lplt()
source("lplt.rd")
lplt(a=27,b=65, c=2000)
source('~/Documents/doutorado/disciplinas/Introducao_R/projetoFinal/lplt/lplt.r')
lplt(a=27,b=65, c=2000)
source('~/Documents/doutorado/disciplinas/Introducao_R/projetoFinal/lplt/lplt.r')
lplt(a=27,b=65)
lplt(a=27)
source('~/Documents/doutorado/disciplinas/Introducao_R/projetoFinal/lplt/lplt.r')
lplt(a=27)
lplt(a=27,b=65, c=2000)
lplt(a=27,b=65)
source('~/Documents/doutorado/disciplinas/Introducao_R/projetoFinal/lplt/lplt.r')
source('~/.cache/.fr-CFy38P/lplt/lplt.r')
